Inteligencia Artificial y Automatización: riesgo de "datos sin alma"
Inteligencia Artificial y Automatización:
el riesgo de obtener “datos sin alma” en la investigación de mercados
Por: Lizbeth Estrada, Client Director, MR & Consultancy de Toluna México
La inteligencia artificial (IA) ha transformado radicalmente la forma en que generamos, analizamos y aplicamos los datos en nuestras estrategias de negocio y toma de decisiones.
Desde algoritmos que predicen el comportamiento del consumidor hasta plataformas que simulan audiencias enteras, la automatización en la investigación de mercados ha prometido eficiencia, velocidad y escalabilidad.
Sin embargo, en medio de esta ola de innovación tecnológica, surge una preocupación cada vez más urgente: ¿estamos generando datos sin alma?
En un momento donde incluso los datos declarados por personas reales enfrentan cuestionamientos por parte de las marcas y los consumidores, el uso de datos sintéticos, generados por modelos de IA para simular respuestas humanas, abre una nueva serie de interrogantes éticos, metodológicos y estratégicos.
La promesa (y el riesgo) de los datos sintéticos
Los datos sintéticos, entrenados con modelos de machine learning y grandes volúmenes de datos históricos, pueden replicar patrones de consumo, actitudes y comportamientos de ciertos segmentos del mercado. Su valor aparente es claro: permiten hacer pruebas rápidas, alimentar modelos predictivos y explorar escenarios futuros sin necesidad de realizar encuestas tradicionales. Pero este atajo tiene un costo.
Porque un dato generado por una inteligencia artificial no representa una vivencia real. Es una probabilidad. Una simulación. Una aproximación. Y en mercados tan cambiantes, tan contextuales y tan humanos, esa diferencia es más que semántica: es sustancial.
Data sintética con toque humano
Las emociones, contradicciones y cambios de opinión son parte inherente del comportamiento humano. Cuando una marca quiere entender por qué un consumidor elige una bebida sobre otra, por qué deja un carrito de compra abandonado o qué lo motiva a cambiar de proveedor, lo que busca no es solo un patrón, sino una historia. Y las historias requieren contexto, matices y alma.
En este contexto, la data sintética va un paso más allá y pretende representar o simular las actitudes o comportamientos de un individuo o un grupo de personas sin contener información personal o sensible.
Estos datos sintéticos se generan mediante algoritmos y técnicas como inteligencia artificial (IA) o aprendizaje profundo que preservan la estructura y las propiedades estadísticas de los datos originales. Además, tiene como partida la conducta de panelistas reales, por lo cual los datos se generan a raíz de algo tangible y real.
Cabe destacar que, esta información artificial puede servir como insumo en etapas tempranas de exploración o modelado, para posteriormente, entablar el diálogo directo con consumidores o audiencias reales. Esta es una distinción importante y un proveedor responsable deberá saber aconsejar cuándo sí y cuándo no usar datos o personas sintéticas, porque conocen a fondo sus limitaciones.
La paradoja de los datos declarativos
En este debate, vale la pena recordar que incluso los datos declarados, aquellos que obtenemos a través de encuestas, entrevistas o paneles, tanto cara a cara u online, también están bajo la lupa. Cuestionamientos como “la gente no siempre dice lo que piensa”, “los consumidores se contradicen” o “la intención no garantiza la acción” son válidos, pero también reflejan una realidad: la complejidad humana no puede reducirse a un algoritmo.
De hecho, es justamente por esa complejidad que las metodologías cualitativas y cuantitativas siguen siendo esenciales. Porque permiten contrastar, profundizar y reinterpretar. Porque capturan el “por qué” detrás del “qué”. Y porque, a pesar de las inconsistencias, ofrecen un retrato vivo y cambiante de las audiencias.
IA como aliada, no como sustituto
Para Toluna la inteligencia artificial debe ser una aliada estratégica, no una sustituta de la escucha activa.
No obstante, el pulso humano sigue siendo insustituible cuando se trata de comprender motivaciones, emociones y expectativas, ya que si los hábitos de consumo cambian, la data sintética se transforma. Por eso, es importante establecer la vigencia de los datos sintéticos y tener panelistas reales como insumo para detectar nuevos patrones de comportamiento.
Ante este panorama, nuestro enfoque de inteligencia aumentada, donde la colaboración entre tecnología y expertos amplifica la capacidad de interpretar y actuar sobre los datos con profundidad, se posiciona como una propuesta precisa, veloz y con calidez humana para obtener insights que fortalezcan las estrategias de negocio.
¿Y el futuro?
La investigación de mercados enfrenta hoy un dilema similar al que enfrentaron los medios de comunicación, la educación y la medicina con la llegada de la digitalización: ¿cómo integrar la tecnología sin perder la dimensión humana?
La respuesta no está en elegir entre lo humano o lo artificial, sino en reconocer el valor de cada uno. Los datos sintéticos pueden ofrecer modelos útiles para prever tendencias. Pero las marcas no interactúan con avatares: interactúan con personas. Y esas personas —con sus deseos, frustraciones, contradicciones y aspiraciones— son las que siguen construyendo el mercado, minuto a minuto.
Confiar ciegamente en datos sin alma puede conducir a estrategias frías, desconectadas y, peor aún, irrelevantes. Escuchar de verdad, en cambio, permite crear vínculos genuinos, innovar con propósito y anticipar lo que realmente importa. Sin duda, la IA está cambiando el juego, pero el corazón del marketing sigue y seguirá siendo humano.
En tiempos de automatización masiva, la autenticidad se vuelve el diferencial. Y en investigación de mercados, eso empieza por respetar y valorar la voz real de las personas.
Porque al final del día, los datos con alma no sólo nos dicen qué está pasando, nos ayudan a obtener insights y entender por qué vale la pena seguir preguntando.
